某golang小厂面经

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...

·凉经 总时长45min，手撕300.最长递增子序列1.你项目出于什么背景做的？是有关于你之前的实习经历吗？2.介绍一下你刚说的三大功能3.你是如何使用RAG的？4.这里使用RAG和你直接把文档丢给大模型然后搜索，这俩方法有什么区别？5.你提到的安全问题，那么使用RAG给大模型也会存在安全泄露问题，这个如何解决？6.大模型的滑动窗口和其他存储上下文的方法你知道哪些？7.GPT现在支持多长的上下文？(......)8.有些时候我们会处理几万甚至几十万的数据，这样的情况下，现在大模型是如何处理这样超长长度的上下文的？9.你在最近有没有遇到一些在技术上或者项目上比较困难的情况？如何解决的？10.错误码403是什么？404、401呢？5xx的是什么？11.除了java其他语言了解过多少呢？你用python写过代码吗？12.对比一下java和python语言的区别？答：1.首先明确了语言是工具，架构才是核心2.java更适合做web场景下的开发：讲了面向对象、一个是解释型语言一个是编译+解释（JVM内存管理、JTI和多线程那里）3.python适合爬虫大模型推理等场景4.python运行时报错，java编译器可以检查出大部分错误.......13.你刚刚说的内存管理和垃圾回收，python不能做吗？14.JVM内存模型分哪些区域？15.native 方法比如C++的代码是如何运行在JVM中的？（不会）16.内存溢出和内存泄漏？以及常见场景17.讲一下如何解决java多线程的并发安全问题？18.如果加锁会影响性能，这样怎么办？如何解决性能问题？公平换非公平？锁粒度？乐观CAS？读写分离？ 这里我说了好几种优化的情况，不太明白面试官想问什么===========================================================手撕《300.最长递增子序列》没用动态规划，用别的方法做的...10分钟做出来了面试官看起来对手撕的方法不满意，反问，结束。第二天感谢信。

面试时间： 5.21技术栈： Agent、Java、Python、Node、SQL、前端面试题目1.自我介绍2.新闻数据来源、数量规模如何存储，数据库表如何设计的，存哪些字段数据来源：RSS 订阅、爬虫抓取、第三方 API（如 NewsAPI）。存储规模达百万级时采用分库分表或时序分区。表设计核心字段：id、title、content、source、publish_time、category、embedding_vector（外链向量库）、create_time。按发布时间做范围分区，热数据放近期分区加速查询。3.新闻向量数据库如何分区？文本编码方式，新闻词嵌入，如何召回，编码方式和召回方式如...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. 手撕，力扣原题最小路径和2. Java中的接口和抽象类有什么区别3. 在Java中循环拼接字符串，可能要拼接几万次，使用什么类型去拼接比较合适？String、StringBuilder、StringBuffer？4. Java里面如何实现线程安全的5. synchornized可以去修饰遍历吗6. Java中哪些注解可以实现依赖注入7. Java里的HashMap如何扩容的，扩容机制是怎样的8. 什么情况下会进行扩容9. Mybatis中如何防止SQL注入的10. 微服务的熔断和降级有了解过吗（没有，我引导限流去了）11. 了解过哪些限流方法12. Kafka如何保持高流量，高可用13. 如果说MySQL里出现慢查询，如何进行优化14. 我简历里写了使用easyExcel解析excel，面试官提到如果是一个一万行的excel，解析到5000行出错了如何处理15. 问到我有个项目里面是否用了大模型，接入的哪个大模型16. 问大模型的数据存放在哪里